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Enregistrement W3093740958 · doi:10.21106/ijma.366

Prevalence and Risk Factors Associated with HIV Infection among Pregnant Women in Odisha State, India

2020· article· en· W3093740958 sur OpenAlexaff
Santhakumar Aridoss, Malathi Mathiyazhakan, Nagaraj Jaganathasamy, Balasubramanian Ganesh, V. M. Padmapriya, Angel Monika, Joseph K. David, Arvind Kumar, Elangovan Arumugam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Maternal and Child Health and AIDS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensOttawa Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionEnvironmental healthCross-sectional studyPovertyHuman immunodeficiency virus (HIV)Developing countryDemographyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: The purpose of this study was to analyze trends in HIV prevalence and risk factors associated with HIV infection among pregnant women attending antenatal clinics in Odisha State, India. Methods: Data were from the HIV Sentinel Surveillance (HSS) among pregnant women, a descriptive cross-sectional study using consecutive sampling method and conducted in India. Data and samples were collected from pregnant women attending select antenatal clinics that act as designated sentinel sites in Odisha State, India, during the three months surveillance period and in three surveillance years: 2013, 2015, and 2017. All eligible pregnant women aged between 15 and 49 years, attending the sentinel sites for the first time during the surveillance period, were included. Information on their socio-demographic characteristics and blood samples were also collected. Results: In total, 38,384 eligible pregnant women were included in the survey. Of these, 107 women were HIV positive, with an overall prevalence of 0.28%. HIV prevalence indicated a stabilizing trend between 2013 and 2017. However, pregnant women whose spouses were non-agricultural laborers, truck drivers, or migrants were significantly at higher risk of being infected. Likewise, HIV prevalence significantly increased over the years among pregnant women whose spouses were in the service sector (government or private). District-wise fluctuations in HIV prevalence was observed, with the district of Cuttack recording the highest prevalence among the districts. Conclusion and Global Health Implications: Women who are spouses of non-agricultural laborers, truck drivers or migrants need focused interventions, such as creating awareness on HIV and its prevention. Migration, due to poverty and its impact on sexually transmitted diseases among migrants from low and middle-income countries, have been documented globally. Single male migrant specific interventions are recommended to halt the disease progression among pregnant women and general population in Odisha, India. Key words: • HIV sentinel surveillance • Pregnant women • HIV prevalence • Socio-demographic factor • Odisha • India Copyright © 2020 Santhakumar et al. Published by Global Health and Education Projects, Inc. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) which permits unre-stricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work, first published in this journal, is properly cited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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